import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import math

#绘制轴等级的图表
x=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,5.5,6,6.5,7,7.5,8,8.5,9,9.5,10]
sin=[math.sin(v) for v in x]
cos=[math.cos(v) for v in x]
# sns.set()
# fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(6,4))
# ax1=sns.lineplot(x=x,y=sin,ax=axes[0])#折线图
# ax2=sns.scatterplot(x=x,y=cos,ax=axes[1])#散点图
# plt.show()

#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
#绘制图形等级的图表
df=pd.DataFrame()
df['x']=x
df['sin']=sin
df['cos']=cos
#注意，Seaborn图像等级表函数的数据结构需要将每一列的sin和cos融合为一列，使用新增的分列来指明sin和cos的y轴数据
df2=pd.melt(df,id_vars=['x'],value_vars=['sin','cos'])

#更改样式,使用print(sns.axes_style())
sns.set_style('darkgrid',{'axes.axisbelow':False})
sns.relplot(x='x',y='value',kind= 'line', col= 'variable', data=df2)
sns.despine()#删除上方和右方的轴线
plt.show()